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논문 상세정보

확률변수의 분포특성을 고려한 얕은기초 신뢰성 설계

Reliability-Based Design of Shallow Foundations Considering The Probability Distribution Types of Random Variables

초록

얕은기초 설계시 이용되는 지반의 물리적 공학적 설계변수들은 고유변동성(inherent variability) 및 측정 오차(measurement error) 등과 같은 여러 가지 요인으로 인하여 불확실성이 필연적으로 내포되어 있다. 본 논문에서는 얕은기초 설계시 기존의 결정론적 방법에서 고려하지 못하는 지반 불확실성 등을 포함한 설계 파라미터의 분산을 고려할 수 있는 확률론적 방법의 신뢰성 설계 사례를 제시하였다. 극한지지력 산정시 확률변수(random variable)인 단위중량, 점착력 및 내부마찰각 그리고 침하량 산정시 탄성계수에 대하여 국내 지반에 대한 적정 확률분포 형태 및 통계적 특성치를 결정하였다. 각 확률변수별로 채택된 분포를 적용하여 지지력과 침하량에 관한 신뢰지수와 파괴확률을 결정하였으며, 목표 신뢰지수 또는 확률에 대한 기초폭을 결정하였다. 얕은기초의 신뢰성 설계에 있어서 정규분포의 일괄적 적용보다는 각 확률변수에 해당하는 적합한 분포형태를 적용, 분석하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

Abstract

Uncertainties in physical and engineering parameters for the design of shallow foundations arise from various aspects such as inherent variability and measurement error. This paper aims at investigating and reducing uncertainty from deterministic method by using the reliability-based design of shallow foundations accounting for the variation of various design parameters. A probability distribution type and statistics of random variables such as unit weight, cohesion, infernal friction angle and Young's modulus in geotechnical engineering are suggested to calculate the ultimate bearing capacities and immediate settlements of foundations. Reliability index and probability of failure are estimated based on the distribution types of random variables. Widths of foundation are calculated at target reliability index and probability of failure. It is found that application and analysis of the best-fit distribution type for each random variables are more effective than adoption of the normal distribution type in optimizing the reliability-based design of shallow foundations.

참고문헌 (23)

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